發(fā)布時(shí)間：2018-05-27 14:19

  本文選題：稀疏表示 + 聯(lián)合稀疏模型　； 參考：《現(xiàn)代測(cè)繪》2016年03期

【摘要】：遙感影像融合技術(shù)能通過綜合不同衛(wèi)星傳感器獲取影像互補(bǔ)信息達(dá)到對(duì)地物進(jìn)行提取的效果。針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)與光學(xué)影像融合的光譜扭曲和空間細(xì)節(jié)信息丟失問題,提出一種基于聯(lián)合稀疏模型的高分辨率SAR與光學(xué)影像融合方法。該方法借鑒信號(hào)聯(lián)合稀疏表示思想,假定SAR與光學(xué)影像均可由共有和專有稀疏表示部分組成,分別對(duì)應(yīng)影像冗余信息中的有效部分與影像互補(bǔ)信息:其中共有部分用離散余弦字典表示,專有部分用離散余弦字典和學(xué)習(xí)字典組成的混合字典表示。在求解出融合影像在聯(lián)合稀疏模型下的稀疏系數(shù)之后重建出融合影像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能同時(shí)保持高分辨率SAR影像空間細(xì)節(jié)信息和光學(xué)影像光譜信息,提高了高分辨率SAR與光學(xué)遙感影像的融合效果。
[Abstract]:Remote sensing image fusion technology can obtain complementary image information by synthesizing different satellite sensors to extract ground objects. Aiming at spectral distortion and loss of spatial detail information of synthetic Aperture Radar (SAR) fusion with optical image, a high resolution SAR and optical image fusion method based on joint sparse model is proposed. The method uses the idea of signal union sparse representation for reference and assumes that both SAR and optical image can be composed of shared and proprietary sparse representation. The effective part and the image complementary information are respectively corresponding to the redundant information of the image: the total part is represented by the discrete cosine dictionary and the exclusive part is represented by the mixed dictionary composed of the discrete cosine dictionary and the learning dictionary. After solving the sparse coefficients of the fusion image under the joint sparse model, the fusion image is reconstructed. The experimental results show that the proposed method can maintain both spatial detail information and spectral information of high-resolution SAR images and improve the fusion effect between high-resolution SAR and optical remote sensing images.
【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;有色金屬成礦預(yù)測(cè)與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中南大學(xué));
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012CB719903) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41401402,41301453,51479215) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M552161) 湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015JJ3150) 湖南省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目(HNGQJC201503)
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1942443